【摘 要】
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为了对采煤机截割部传动系统故障进行监测和诊断,提出一种基于改进BP神经网络的故障诊断方法.首先分析了采煤机截割部传动系统2种故障类型及其振动频率特性,在此基础上构建了
【机 构】
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广东工程职业技术学院机电工程学院,广州510520
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为了对采煤机截割部传动系统故障进行监测和诊断,提出一种基于改进BP神经网络的故障诊断方法.首先分析了采煤机截割部传动系统2种故障类型及其振动频率特性,在此基础上构建了基于L-M算法的BP神经网络故障诊断模型.其次,为了更准确地获得故障子类型以及故障严重程度的预测,设计了双层故障分类器.仿真结果表明,在公认数据集上测试,该神经网络模型对故障类型的分类预测准确率达99％,在故障子类型分类预测上也取得较好的效果,特别是对无故障情况的判断准确率达到100％,平均准确率为95％.验证了该方法的优越性.
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